本發(fā)明涉及工業(yè)機器人，具體為一種工業(yè)機器人的自動化性能測試方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、工業(yè)機器人是廣泛用于工業(yè)領域的多關節(jié)機械手或多自由度的機器裝置，具有一定的自動性，可依靠自身的動力能源和控制能力實現(xiàn)各種工業(yè)加工制造功能。工業(yè)機器人被廣泛應用于電子、物流、化工等各個工業(yè)領域之中。

2、隨著計算機控制技術的不斷進步，工業(yè)機器人將逐漸能夠明白人類的語言，同時工業(yè)機器人可以完成產(chǎn)品的組件，這樣就可以讓工人免除復雜的操作。工業(yè)生產(chǎn)中焊接機器人系統(tǒng)不僅能實現(xiàn)空間焊縫的自動實時跟蹤，而且還能實現(xiàn)焊接參數(shù)的在線調整和焊縫質量的實時控制，可以滿足技術產(chǎn)品復雜的焊接工藝及其焊接質量、效率的迫切要求。另外隨著人類探索空間的擴展，在極端環(huán)境如太空、深水以及核環(huán)境下，工業(yè)機器人也能利用其智能將任務順利完成。

3、機器人流程自動化測試主要包括幾個關鍵步驟：規(guī)劃測試案例、環(huán)境設置、執(zhí)行測試、驗證測試結果、監(jiān)控與維護。在這些步驟中，執(zhí)行測試是核心環(huán)節(jié)，因為它直接涉及到自動化腳本的運行以及它們與業(yè)務流程的交互是否正確無誤。

4、具體來說，在執(zhí)行測試階段，應當密切監(jiān)控自動化腳本在模擬真實業(yè)務操作時的每一步驟，確保每一個邏輯分支都能正常工作，同時還要對異常情況進行處理，包括異常捕獲、日志記錄和錯誤通知。此外，也需要注意測試數(shù)據(jù)的配置，以及測試過程的時間效率和資源消耗。通過細致的測試執(zhí)行，可以保證rpa部署時的成功率和業(yè)務流程的順暢性。

5、對于工業(yè)機器人的測試主要對位置的移動精準進行測試，便于提高工業(yè)機器人的穩(wěn)定性運行，使得工業(yè)機器人能夠便于穩(wěn)定性的運行使用。

6、在申請公布號為cn112356071a的中國發(fā)明專利中，公開了一種工業(yè)機器人的自動化性能測試方法，通過軟件自動生成機器人的可達空間域，進而確定空間立方體的位置和邊長，自動生成被測點的位置，然后自動生成機器人性能測試點位程序，其中性能測試運行程序包含交互通信的功能；借助于leica公司的激光跟蹤儀和自動化跟蹤控制探測器完整采集機器人末端的x、y、z坐標值和姿態(tài)角rx、ry、rz；通過上位機軟件自動精準計算性能結果，并最終輸出上述工業(yè)機器人共14項性能測試報告。本發(fā)明具有精度高、適應性強的優(yōu)點，各種結構與各種不同dh參數(shù)值的工業(yè)機器人均可進行自動化性能測試。

7、但是結合現(xiàn)有技術和以上申請，現(xiàn)有技術中依舊存在有一些問題，比如，無法對采集的各項數(shù)據(jù)信進行處理，以及不便于對工業(yè)機器人的位姿坐標和姿態(tài)角參數(shù)進行計算處理，以及不便于對工業(yè)機器人的運行狀態(tài)進行判定是否精準等問題。

8、為此，本發(fā)明提供了一種工業(yè)機器人的自動化性能測試方法及系統(tǒng)。

技術實現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術問題

2、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種工業(yè)機器人的自動化性能測試方法及系統(tǒng)，通過對工業(yè)機器人的運行狀態(tài)進行檢測，并且根據(jù)多次的運行狀態(tài)，獲取工業(yè)機器人的位姿坐標和姿態(tài)角參數(shù)，并且結合設定了的位姿坐標和姿態(tài)角參數(shù)進行計算分析處理，得到工業(yè)機器人的運行狀態(tài)是否精準等優(yōu)點，從而解決了背景技術記載的技術問題。

3、(二)技術方案

4、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：

5、一種工業(yè)機器人的自動化性能測試方法，包括有以下步驟：

6、s1、設定測試各項參數(shù)：在進行測試工業(yè)機器人的時候，先設定各項參數(shù)，便于后續(xù)測量參數(shù)的時候進行計算對比，設定的各項參數(shù)包括有三軸位置參數(shù)和三軸的姿態(tài)角；

7、三軸位置參數(shù)分別為xc、yc、zc是指令位姿坐標，三軸的姿態(tài)角參數(shù)ac、bc、cc是指令位姿的姿態(tài)角；

8、s2、工業(yè)機器人運行測定參數(shù)：控制工業(yè)機器人進行運行，使得工業(yè)機器人移動到合適的位置，并且通過激光測距儀進行測量機器人的移動三軸參數(shù)，獲取的三軸參數(shù)分別為x、y、z的位姿坐標，以及獲取三軸的姿態(tài)角參數(shù)a、b、c；

9、s3、對采集的參數(shù)進行分析：根據(jù)采集的數(shù)據(jù)信息進行濾波處理，提高數(shù)據(jù)信息的精準度，以及進行異常數(shù)據(jù)篩查，用于將數(shù)據(jù)信息中的異常數(shù)據(jù)進行剔除，并且將數(shù)據(jù)信息進行歸一化處理，使得數(shù)據(jù)信息映射在[0,1]內；

10、s4、位姿準確度計算：通過采集的位姿坐標和姿態(tài)角參數(shù)與設定的位姿坐標和位姿的姿態(tài)角進行計算分析處理；

11、根據(jù)采集的持續(xù)性檢測數(shù)據(jù)進行計算x軸位姿坐標數(shù)據(jù)：

12、計算y軸位姿坐標數(shù)據(jù)：

13、計算z軸位姿坐標數(shù)據(jù)：

14、x軸的偏差位姿坐標數(shù)據(jù)：

15、y軸的偏差位姿坐標數(shù)據(jù)：

16、z軸的偏差位姿坐標數(shù)據(jù)：

17、則三軸位姿坐標偏差的位置計算：

18、根據(jù)采集的持續(xù)性檢測數(shù)據(jù)進行計算x軸姿態(tài)角數(shù)據(jù)：

19、計算y軸姿態(tài)角數(shù)據(jù)：

20、計算z軸姿態(tài)角數(shù)據(jù)：

21、x軸的偏差姿態(tài)角數(shù)據(jù)：

22、y軸的偏差位姿態(tài)角數(shù)據(jù)：

23、z軸的偏差位姿態(tài)角數(shù)據(jù)：

24、則三軸姿態(tài)角偏差的位置計算：

25、s5、分析各項參數(shù)計算：計算分析通過以下公式進行計算處理：

26、g＝w1q1+w2q2+…+wnqn＝wtq+b，

27、其中qn表示工業(yè)機器人的各項檢測計算，g由lasso線性回歸模型得到，取值范圍[0，1]，即g的代表工業(yè)機器人的運行精準度，在輸出值為0的時候，表示工業(yè)機器人運行不精準，輸出值為1的時候，表示工業(yè)機器人運行精準，且b為運算偏差，且設定值為0.05。

28、進一步的，所述測試工業(yè)機器人裝配完畢，并可全面操作，并且必要的校平操作、調整步驟及功能試驗均應圓滿完成；除位姿特性的漂移試驗應由冷態(tài)開始外，其余的試驗在試驗前機器人應進行適當?shù)念A熱，若機器人具有由用戶使用的、會影響被測特性的設備，或如果只能用特殊函數(shù)來記錄特性的設備，則試驗中的狀態(tài)必須在試驗報告中說明，并且每次試驗中均應保持不變。

29、進一步的，所述測試工業(yè)機器人的測試環(huán)境條件包括有溫度、相對濕度、電磁場和靜電場、射頻干擾、大氣污染和海拔高度極限；

30、測試的環(huán)境溫度應為25℃，試驗溫度應保持在±2℃范圍內，為使機器人和測量儀器在試驗前處于熱穩(wěn)定狀態(tài)下，需置于試驗環(huán)境中足夠長的時間，并且試驗環(huán)境保存時長為24h，防止通風和外部熱輻射；

31、相對濕度為25％-60％，并且嚴禁電磁場和靜電場、射頻干擾、大氣污染的干擾，海拔高度極限設置在1000m以下。

32、進一步的，所述s2中的工業(yè)機器人通過持續(xù)性的運行測量，采集工業(yè)機器人的運行各項參數(shù)，并且每一次在采集各項參數(shù)的時候，進行存儲記錄，并且將各項參數(shù)記錄在存儲模塊中，并且對于先采集的數(shù)據(jù)信息進行緩存，在多次采集后，對采集的各項數(shù)據(jù)信息進行濾波處理，在濾波處理后的各項數(shù)據(jù)信息進行存儲計算。

33、進一步的，所述s3中的參數(shù)進行分析包括有對采集的各項參數(shù)進行獲取處理、模數(shù)轉換、濾波處理和放大處理；

34、所述獲取處理用于接收各種儀器的檢測數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)信息，所述模數(shù)轉換用于對接收的數(shù)據(jù)進行ad轉換處理，便于數(shù)據(jù)信息進行后續(xù)的計算處理，所述濾波處理用于對采集的各項數(shù)據(jù)進行濾波處理，消除采集的各項數(shù)據(jù)信息中的噪聲，所述放大處理用于對采集的數(shù)據(jù)信息進行放大處理，防止數(shù)據(jù)信息丟失。

35、進一步的，所述濾波處理采用均值濾波器進行計算，所述均值濾波器的計算公式如下所示：

36、

37、其中，標識均值濾波后的輸出的數(shù)據(jù)集，m表示窗口的大小，v(n)j表示輸入數(shù)據(jù)集中的第j個數(shù)據(jù)信息；

38、均值濾波器是指定一個長度大小為奇數(shù)的窗口，使用窗口中所有數(shù)據(jù)的平均值來替換中間位置的值，然后平移窗口，平移步長為1，繼續(xù)重復上述操作，直至滑動到時序數(shù)據(jù)的末尾。

39、進一步的，所述異常數(shù)據(jù)篩查采用聚類算法進行計算處理，所述聚類算法的計算公式如下所示：

40、將采集的各項數(shù)據(jù)信息劃分為z個簇，

41、

42、其中，f為離群因子，d為機器人設定的各項數(shù)據(jù)信息，|zj|為第j個聚類群體樣本數(shù)量，d(p,zj)為樣本p與第j個聚類中心的距離，zj為第j個聚類中心，對于遠離聚類中心的數(shù)據(jù)信息判定為異常數(shù)據(jù)信息，并且進行剔除。

43、進一步的，所述異常數(shù)據(jù)篩查在對異常異常數(shù)據(jù)信息進行剔除后，通過平均算法對剔除后位置的數(shù)據(jù)信息進行補充；

44、假設剔除的數(shù)據(jù)信息為xj，則兩側的數(shù)據(jù)信息分別為xj-1和xj+1，則平均值的計算如下：

45、

46、其中，即為需要插入到剔除數(shù)據(jù)信息位置的平均值，且為通過剔除數(shù)據(jù)信息兩側的數(shù)據(jù)信息求平均值得到。

47、進一步的，所述歸一化處理對位姿坐標及姿態(tài)角參數(shù)做線性歸一化處理，將相應的數(shù)據(jù)值映射至區(qū)間[0,1]內；

48、即計算公式如下：

49、

50、其中g為高斯函數(shù)計算的權值歸一化處理的結果，且輸出范圍在0-1之間，g為高斯函數(shù)計算的權值，若數(shù)據(jù)輸出權值在0-1之間，則表示數(shù)據(jù)正常，若數(shù)據(jù)輸出權值在0-1之外，則表示數(shù)據(jù)不正常，gmin為高斯函數(shù)計算的權值中最小值，gmax為高斯函數(shù)計算的權值中最大值，通過歸一化處理，將數(shù)據(jù)信息進行降維，并且能夠對異常數(shù)據(jù)信息進行檢測。

51、一種工業(yè)機器人的自動化性能測試系統(tǒng)，包括有：

52、控制系統(tǒng)，用于對工業(yè)機器人的檢測系統(tǒng)進行控制，并且對工業(yè)機器人進行運行控制，使得工業(yè)機器人能夠穩(wěn)定的運行，并且檢測系統(tǒng)能夠實現(xiàn)實時的采集各項檢測信息；

53、檢測模塊，用于檢測工業(yè)機器人的運行位置，實現(xiàn)對位姿坐標及姿態(tài)角參數(shù)進行采集，并且將采集的各項數(shù)據(jù)信息進行傳輸，便于對工業(yè)機器人的運行進行性能進行測定；

54、處理模塊，用于對工業(yè)機器人的各項數(shù)據(jù)信息進行處理，包括有獲取處理、模數(shù)轉換、濾波處理和放大處理；所述獲取處理用于接收各種儀器的檢測數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)信息，所述模數(shù)轉換用于對接收的數(shù)據(jù)進行ad轉換處理，便于數(shù)據(jù)信息進行后續(xù)的計算處理，所述濾波處理用于對采集的各項數(shù)據(jù)進行濾波處理，消除采集的各項數(shù)據(jù)信息中的噪聲，所述放大處理用于對采集的數(shù)據(jù)信息進行放大處理，防止數(shù)據(jù)信息丟失；

55、計算處理：對采集的數(shù)據(jù)信息進行計算處理，包括有對數(shù)據(jù)信息進行異常檢測、剔除異常數(shù)據(jù)、替換異常數(shù)據(jù)和歸一化處理，并且根據(jù)處理分析后的數(shù)據(jù)信息進行計算位姿坐標和姿態(tài)角參數(shù)的偏差，便于數(shù)據(jù)信息進行計算分析處理；

56、模型計算分析：通過lasso線性回歸模型計算工業(yè)機器人的各項檢測計算，并且在輸出值為0的時候，表示工業(yè)機器人運行不精準，輸出值為1的時候，表示工業(yè)機器人運行精準。

57、(三)有益效果

58、本發(fā)明提供了一種工業(yè)機器人的自動化性能測試方法及系統(tǒng)，具備以下有益效果：

59、本發(fā)明通過對工業(yè)機器人的運行狀態(tài)進行檢測，并且根據(jù)多次的運行狀態(tài)，獲取工業(yè)機器人的位姿坐標和姿態(tài)角參數(shù)，并且結合設定了的位姿坐標和姿態(tài)角參數(shù)進行計算分析處理，得到工業(yè)機器人的運行狀態(tài)是否精準；

60、即通過設定三軸位置參數(shù)分別為xc、yc、zc，三軸的姿態(tài)角參數(shù)ac、bc、cc，并且結合激光測距儀獲取的三軸參數(shù)分別為x、y、z的位姿坐標，以及獲取三軸的姿態(tài)角參數(shù)a、b、c，進行計算分析處理，并且在進行分析處理之前，先對數(shù)據(jù)信息進行分析處理，提高數(shù)據(jù)信息的精準度，以及通過采集的位姿坐標和姿態(tài)角參數(shù)與設定的位姿坐標和位姿的姿態(tài)角進行計算分析處理，然后根據(jù)分析各項參數(shù)，計算得到工業(yè)機器人的運行是否精準；

61、并且對數(shù)據(jù)信息的計算處理分析，可以提高數(shù)據(jù)信息的精準度，便于對工業(yè)機器人的運行進行分析計算，提高數(shù)據(jù)信息的精準度。